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17(1): 2015/05/17(日)23:47 ID:veLuQiSM(1/3) AAS
>違いは評価関数の考え方だけ
2015年2月に米グーグルはNature誌でブロック崩しなどの電子ゲームの攻略法を自らプレーをする事により人間以上の高得点を出せる人工知能を開発したと発表し、世界を驚かせました。
その驚きの理由は人間に勝利した事よりも、コンピュータが自ら学ぶ事ができ、その仕組みが人間の脳の働きをベースにしている事でした。
米グーグル子会社のDeepMind社、ハサビス社長らのチームがDQNという人工知能はDeep Learning（深層学習）と強化学習を組み合わせたシステムです。
過去において人工知能でこの2つの学習手法を組み合わせるのは前例のないことです。
強化学習とは、人間の脳のように一連の行動のフィードバックを得て報酬が最も
多く得られるような方策を学習する仕組みです。
省3
18(1): 2015/05/17(日)23:48 ID:veLuQiSM(2/3) AAS
>DeepBlueも自分で判断していることになるだろう
開発チームにチェスの名人が加わっていて、
彼らがアルゴリズムをプログラムに組み込みチェスの知識を
ただ実行したにだけでDeepBlueが学習したわけではないのです。
分かるか、このDQNとの大きな違いが？
お前に組み込まれた粗末な脳では無理だな。
グーグルでDQNを買って替える方が良いだろう。
そうすれば俺が教えている少年のように、自分で英語が学習ができる。
19(1): 2015/05/17(日)23:49 ID:veLuQiSM(3/3) AAS
>なら、DeepBlueも自分で判断していることになるだろう、このバカ桜井wwwww
1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした手法は
開発チームにチェスの名人が加わっていて、
彼らがアルゴリズムをプログラムに組み込みチェスの知識をただ
実行したにだけでDeepBlueが学習したわけではないのです。
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